## ANALISIS POLA PENJUALAN BATIK PEKALONGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH
Intan Sukma Maula, Edi Wahyudin, Edi Tohidi, Kaslani, Tati Suprapti Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Tlp 0231-490480-480481 intansukma647@gmail.com

## ABSTRAK
Pekalongan merupakan salah satu kota terkemuka dalam industri batik di Indonesia, yang dikenal sebagai “Kota Batik”. Batik bukan sekadar kain warna-warni dengan motif unik, tetapi batik memiliki ciri khas sendiri seperti gambar burung elang, garis lengkung, dan hiasan titik-titik, juga terdapat pada batik Pekalongan. Keunikan batik Pekalongan terletak pada warnanya yang cerah alami dan beragam motifnya mencakup gaya Cina, Belanda, dan asli dengan motif seperti kawung, burung merak, burung enchim, jawa hokokai, dan jlamprang. Perubahan pola konsumen yang semakin kompleks dari desain hingga harga dan perkembangan pesat dalam industri batik menimbulkan  permasalahan  dalam  pola  pembelian  serta  pengelolaan  data  transaksi  yang  terus  meningkat sehingga menghambat dalam analisis pola pembelian konsumen. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan pola pembelian konsumen terhadap jenis produk batik  menggunakan algoritma FP-Growth untuk menentukan himpunan data yang sering muncul (frequent itemset) dalam dataset . Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh 12 aturan asosiasi (Association rules) yang terbentuk dengan nilai minimum support = 0.01, minimum confidence = 0.8, dan lift = 1.0. Dengan aturan tersebut, penelitian  ini  menghasilkan  implikasi  yang signifikan terhadap  pola  pembelian  konsumen,  meningkatkan  strategi  pemasaran,  dan  membantu  dalam  pengelolaan inventaris serta pengambilan keputusan berdasarkan data yang tersedia.
Kata Kunci : Association rules, FP-Growth, Batik Pekalongan

## 1. PENDAHULUAN
Pekalongan  dikenal  sebagai  “Kota  Batik”  yang memiliki  peran  sentral  dalam  industri  batik  di Indonesia dan diakui dunia. Batik bukan sekadar kain warna-warni dengan corak yang unik, melainkan seni dan tradisi yang telah ada selama berabad-abad dengan motif  tertentu  seperti  gambar  burung  elang,  garis lengkung,  pohon  berhiaskan  titik-titik  yang  juga terdapat  pada  batik  Pekalongan.  Batik  Pekalongan memiliki  keunikan  pada  warnanya  yang  cerah  alami dan beragam hiasnya, terbagi menjadi tiga jenis, yaitu batik gaya Cina (encim), batik gaya Belanda dan batik asli dengan beragam motif seperti motif batik kawung, motif batik burung merak, motif burung enchim, motif batik jawa hokokai, motif batik jlamprang[1]. Namun i ndustri  batik  di  Pekalongan  mengalami  perubahan yang signifikan akibat perubahan pola konsumen yang semakin  kompleks  mulai  dari  desain,  gaya  hingga harga.  Hal  ini  mempengaruhi  kebiasaan  pembelian batik sehingga  menimbulkan permasalahan  baru bagi pelaku  usaha  seperti  Batik  Arla  yang  bergerak  di bidang  penjualan  batik  secara  online.  Batik  Arla berupaya  memenuhi  kebutuhan  konsumen  modern dengan menawarkan berbagai koleksi batik berkualitas tinggi  dan  harga  terjangkau.  Persaingan  ketat  di industri  batik  yang  kompetitif  membuat  Batik  Arla menghadapi  permasalahan  pada  pengelolaan  data transaksi  penjualan  yang  tidak  efektif  akibat  volume transaksi  yang  terus  bertambah.  Hal  ini  dapat menghambat  analisis  pola  konsumen,  identifikasi produk  yang  diminati,  mengoptimalkan  persediaan produk,  mengembangkan  strategi  pemasaran  yang
efektif,  dan  meningkatkan  volume  penjualan  secara keseluruhan.
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan  oleh  Ariyanto,  fokus  penelitian  ini  adalah menerapkan Market  Basket  Analysis  (MBA) dengan metode Association  rule menggunakan  algoritma Apriori untuk  menganalisis  pola  penjualan  batik tradisional Banyuwangi di butik Sekar Kedaton. Pada penelitian  ini,  metode Association  rule digunakan untuk menganalisis hubungan antar item yang berbeda dalam dataset dan  menghasilkan  aturan  asosiasi. Penelitian ini menghasilkan pola penjualan yang dapat membantu  dalam  membuat  keputusan  terkait  dengan manajemen inventaris dan strategi pemasaran[2]. Pada penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “Penerapan Algoritma FP-Growth Dalam  Penentuan  Pola Konsumen  Pada  Kain  Tenun  Medali  Mas”[3], menjelaskan  bahwa  algoritma FP-Growth digunakan untuk menentukan himpunan data yang sering muncul (frequent itemset) dalam kumpulan data. Karakteristik algoritma  ini  adalah  struktur  data  yang  digunakan berupa tree yang  disebut FP-Tree .  Dalam  Penelitian ini, algoritma FP-Growth digunakan untuk menganalisis  data  pembelian  dari  toko  Medali  Mas yang  menghasilkan pola pembelian konsumen  terkait kain tenun  yang ditentukan berdasarkan jenis, warna, dan  motif  kain.  Pada  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  Anggrawan,  yaitu  membandingkan akurasi  tata  letak  barang  menggunakan  algoritma Apriori dan FP-Growth .  Kedua  algoritma  itu digunakan  untuk  mengidentifikasi  kesamaan  antar produk yang dibeli dan menentukan tata letak produk. Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  algoritma FP-
Growth menghasilkan  6 rule dengan support sebesar 1.67938  dan  akurasi  128%,  sementara  algoritma Apriori yang  menghasilkan  4 rule dengan support sebesar  1.31296  dan  akurasi  78%.  Dari  evaluasi tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  akurasi algoritma FP-Growth lebih  baik  dibandingkan algoritma Apriori [4].
Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan pola pembelian konsumen terhadap jenis produk batik menggunakan algoritma FP-Growth guna  memahami preferensi pembelian. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari metode Apriori , yaitu metode  penentuan  kumpulan  data  mana  yang  paling sering muncul pada kumpulan data lainnya[5]. Metode ini  diterapkan  untuk  menganalisis  pola  pembelian yang  signifikan  dari  data  transaksi  penjualan  Batik Arla. Penggunaan teknik pengolahan dan analisis data diharapkan  dapat  memberikan  informasi  yang berharga  bagi  Batik  Arla.  Hasil  analisis  diharapkan dapat menjadi dasar bagi Batik Arla dalam merancang strategi pemasaran yang lebih efektif serta memberikan  implikasi  yang  signifikan  terhadap  pola pembelian  untuk  meningkatkan  strategi  pemasaran, mengelola  inventaris,  dan  mengambil  keputusan berdasarkan  data  yang  tersedia.  Selain  itu,  penelitian ini juga diharapkan dapat menggali potensi bisnis yang lebih luas dan dapat mendorong kemajuan komputasi, mendukung perkembangan teknologi serta memberikan  wawasan  tentang  pola  pembelian  yang dapat membuka jalan bagi perkembangan bisnis yang lebih  besar  dan  memperkuat  fondasi  teknologi  di  era transformasi ekonomi digital yang berkelanjutan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Produk
Produk memegang peranan penting dalam dunia bisnis karena dapat mempengaruhi kualitas, daya tarik, dan  keputusan  pembelian  konsumen  terhadap  suatu perusahaan.  Untuk  memastikan  kesesuaian  dengan kebutuhan  konsumen  dan  daya  saing  pasar, perusahaan  melakukan  tahapan  seperti  riset  pasar, pengembangan,  pengujian,  dan  peluncuran  produk. Stanton  mendefinisikan  produk  sebagai  “kumpulan karakteristik fisik yang terkait dan dapat diidentifikasi secara unik”[6].

## 2.2. Data mining
Data  mining adalah  proses  otomatis  untuk menemukan  informasi  berharga  dari  kumpulan  data besar yang digunakan untuk memeriksa database guna membantu  mengidentifikasi  pola  yang  menarik  pada data. Data mining juga diartikan sebagai serangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu kumpulan data yang dilakukan tidak secara manual[7].
2.3. Association rule Association  rule merupakan  suatu  proses  pada data mining untuk memenuhi syarat minimum support dan confidence pada sebuah database yang bertujuan untuk  menemukan  hubungan  antar item dalam  suatu
kumpulan data[8]. Untuk mendapatkaan nilai support dari  suatu item A  dapat  diperoleh  dengan  rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐹𝑟𝑞 (𝐴) 𝑁 × 100% (1)
Kemudian, untuk mendapatkan nilai support dari dua item diperoleh dengan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐹𝑟𝑞 (𝐴,𝐵) 𝑁 × 100% (2)
Selanjutnya,  untuk  mendapatkan  nilai confidence diperoleh dengan menggunakan rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵) = 𝐹𝑟𝑞 (𝐴,𝐵) 𝐹𝑟𝑞 (𝐴) × 100% (3)
Selain menentukan nilai support dan confidence , juga menentukan nilai lift yang didapat dari rumus berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 =
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵)
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑃𝑎𝑡𝑜𝑘𝑎𝑛 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵) (4)
Keterangan:
N
: Total Transaksi
Frq (A)       : Jumlah transaksi mengandung A Frq (A,B)    : Jumlah transaksi mengandung A dan B
2.4. Algoritma FP-Growth Algoritma FP-Growth merupakan  algoritma yang  digunakan  untuk  menentukan  suatu  himpunan dari data yang paling sering muncul pada dataset. FP- Growth adalah algoritma pengembangan dari algoritma Apriori . FP-Growtth memiliki  tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada  algoritma Apriori dan  dapat  menemukan  lebih  banyak  aturan  asosiasi dengan kecepatan yang lebih tinggi[9].

## 2.5. Rapidminer
Rapidminer merupakan  aplikasi  yang  berfungsi sebagai sarana pembelajaran dalam ilmu data mining dan  dikembangkan  oleh  perusahaan  yang  ahli  dalam berbagai  tahapan  data  besar  seperti  bisnis  komersial, penelitian, pendidikan, dan pembelajaran. Rapidminer memiliki  beragam  solusi  pembelajaran  termasuk pengelompokan,  klasifikasi,  asosiasi,  dan  analisis regresi[10].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Studi literatur
Studi literatur bertujuan untuk mencari kumpulan  data  atau  informasi  yang  mendukung penelitian  yang  dilakukan.  Sumber  informasi  yang diperoleh dengan membaca dan mempelajari literatur- literatur ,  seperti  jurnal,  buku,  dan  artikel  lainnya melalui  media  internet[11].  Materi  yang  diakses berkaitan  dengan data  mining ,  khususnya  algoritma FP-Growth .

## 3.2. Analisis Data

## Gambar 1. Tahapan KDD
Metode  analisis  data  pada  penelitian  ini menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in Database  (KDD) dengan tools Rapidminer .  KDD merupakan  metode yang digunakan untuk  membantu proses  alur  kerja data  mining .  Dalam  penerapannya, KDD  memiliki  beberapa  tahapan,  seperti Selection, Pre-processing,  Transformation,  Data  mining, dan Interpretation/Evaluation [12].  Berikut  penjelasan tahapan yang dimiliki KDD antara lain:

## 3.2.1. Selection
Pada  tahap  ini,  data  diperoleh  dari  transaksi penjualan  batik  akan  dilakukan  seleksi  data  untuk pemilihan atribut identifikasi id serta pengaturan ulang data dalam kelompok  yang sesuai dan penggabungan ke  dalam  tabel  yang  lebih  besar.  Sebelumnya,  data disimpan  dalam repository  Rapidminer kemudian, pemilihan  atribut  id  dilakukan  operator set  role dan pengaturan  ulang  pada  data  menggunakan  operator pivot .
3.2.2. Pre-processing Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembersihan  data pada dataset transaksi penjualan untuk menghilangkan data  yang  terduplikasi, noise ,  data  yang  tidak konsisten,  atau  data missing  value. Proses  ini dilakukan  menggunakan  operator replace  missing value pada Rapidminer dengan  pengecekan  terlebih dahulu pada statistik data.
3.2.3. Transformation Pada  tahap  ini,  tipe  data  pada dataset akan diubah agar sesuai dengan algoritma  yang digunakan dalam  proses  analisis.  Proses  ini  menggunakan operator numerical to binominal dan rename . Langkah pertama,  penyesuaian  tipe  data  dengan  algoritma menggunakan  operator numerical  to  binominal . Selanjutnya, pengubahan nama atribut untuk menghindari penamaan yang terlalu panjang menggunakan operator rename .

## 3.2.4. Data mining
Pada  tahap  ini  pengolahan  data  dilakukan menggunakan  algoritma FP-Growth dengan tools Rapidminer .  Proses  pengolahan  data  menggunakan operator FP-Growth untuk  menganalisis  nilai minimum  support dan create  association  rule untuk menentukan  nilai minimum confidence .  Penggunaan kedua  operator  tersebut  dapat  menghasilkan  aturan asosiasi dari data transaksi penjualan batik.
3.2.5. Interpretation / Evaluation Pada tahap ini, hasil yang telah diproses melalui data  mining akan  dievaluasi.  Evaluasi  dilakukan dengan  mempertimbangkan  nilai lift  ratio yang diperoleh dari aturan asosiasi yang terbentuk. Lift ratio digunakan  untuk  mengukur  keterkaitan  antar item dalam  aturan  asosiasi.  Proses  ini  juga  memberikan penjelasan terhadap aturan asosiasi yang terbentuk.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Hasil penelitian ini menunjukkan pola penjualan batik  Pekalongan  dengan  menerapkan  tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) menggunakan tools Rapidminer. Berikut  penjelasan tahapan Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) dalam mengolah data yaitu :

## 4.1.1. Data

## Gambar 2 Operator Retrieve
Data yang digunakan merupakan data transaksi penjualan  selama  satu  tahun  sebanyak  1.650 record dan 47 atribut yang diambil dari database toko Batik Arla  serta  disajikan dalam  format  file excel . Data  ini kemudian,  disimpan  di repository  Rapidminer dan dibaca oleh operator Retrieve.
4.1.2. Selection Tahap selection merupakan  langkah  awal dalam  pengolahan  data.  Pada  tahap  ini,  salah  satu atribut dalam dataset dipilih dan digunakan sebagai ID karena memiliki sifat yang unik.
Gambar 3 Operator Set Role
Dari  gambar  3  dijelaskan  bahwa  peneliti menggunakan operator Set  role untuk  menentukan atribut yang akan dijadikan ID.
Tabel 1. Hasil dari Operator Set role No Uraian Hasil Keterangan 1. Record 1.650 2. Special attribute 1 3. Regular attribute 46
Dari tabel 1 dapat dilihat hasil dari operator set role yang dijalankan pada Rapidminer menghasilkan 1 special attribute dan 46 regular attribute .
Gambar 4 Operator Pivot
Proses  selanjutnya  menggunakan  operator Pivot untuk pengaturan ulang data ke dalam kelompok dan  menggabungkannya  ke  dalam  tabel  yang  lebih besar.  Pada  operator Pivot dipilih  salah  satu  atribut untuk dilakukan pengujian pada proses selanjutnya.
Tabel 2. Hasil dari Operator Pivot No Uraian Hasil Keterangan 1. Record 1.325 2. Special attribute 1 3. Regular attribute 52 4. Attribute No. Pesanan Nominal count(nama produk)_baju batik anak 2 - 12 tahun lengan pendek katun premium 4 seri motif Integer …  …… …… count(nama produk)_trsd kulot batik wanita motif parang resi batik pekalongan Integer
Dari tabel 2 dapat dilihat bahwa operator pivot menghasilkan 1.325 record dan 53 atribut yang dipilih. Atribut yang dipilih akan diuji pada proses selanjutnya adalah nama produk.

## 4.1.3. Pre-processing
Gambar 5. Operator Replace Missing Value
Pada  tahap  pembersihan  data,  dilakukan dengan menghapus data terduplikasi, noise , data tidak konsisten, atau data missing value dengan menganalisis statistik dataset sebelum melakukan pre- processing .
Tabel 3. Hasil Operator Replace Missing Value No. Uraian Hasil Missing Hasil 1. count(nama produk)_baju batik anak 2 - 12 tahun lengan pendek katun premium 4 seri motif ? 0 …… ….. …… 2. count(nama produk)_trsd kulot batik wanita motif parang resi batik pekalongan ? 0
Dari  tabel  3  dijelaskan  bahwa  penggunaan Operator  Replace  missing  value pada Rapidminer memungkinkan  penggantian missing  value ,  seperti mengubah nilai yang terdapat tanda tanya (?) menjadi nilai  nol  dengan parameter  default sehingga menghasilkan  atribut  yang  tidak  memiliki  nilai missing value .

## 4.1.4. Transformation
Gambar 6 Operator Numerical to Binominal
Tahap Transformation dilakukan untuk megubah tipe data sesuai dengan kebutuhan algoritma yang  digunakan. Dataset yang  digunakan  memiliki tipe  data numerik ,  sedangkan  algoritma FP-Growth memerlukan  tipe  data binominal .  Oleh  karena  itu, transformasi data diperlukan untuk mengubah tipe data numerik menjadi binominal menggunakan  operator numerik to binominal pada Rapidminer .
Tabel 4. Hasil dari Operator Numerical to binominal No Uraian Hasil Type 1. count(nama produk)_baju batik anak 2 - 12 tahun lengan pendek katun premium 4 seri motif Binominal … …… …… 52. count(nama produk)_trsd kulot batik wanita motif parang resi batik pekalongan Binominal Dari  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  operator numerical to binominal menghasilkan perubahan tipe data pada dataset dari numerik menjadi binominal .
Gambar 7 Operator Rename
Langkah  selanjutnya  dalam  proses  ini  adalah melakukan  pengubahan  nama  atribut  menggunakan operator rename pada Rapidminer .
Tabel 5 Hasil dari Operator Rename
New name New name count(nama produk)_baju batik anak 2 - 12 tahun lengan pendek katun premium 4 seri motif baju batik anak 2 - 12 tahun lengan pendek katun premium 4 seri motif …… ……… count(nama produk)_trsd kulot batik wanita motif parang resi batik pekalongan trsd kulot batik wanita motif parang resi batik pekalongan
Dari  tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  operator rename digunakan untuk mengubah nama atribut yang panjang menjadi lebih singkat. Perubahan nama atribut memudahkan proses  analisis  data  terhadap  atribut yang digunakan.
4.1.5. Data mining Tahap data  mining merupakan  tahap  yang dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma FP-Growth
terhadap  pengujian dataset .  Proses  ini  menggunakan operator FP-Growth dan Create  association  rule di Rapidminer dengan  penggunaan  nilai minimum support dan nilai minimum confidence.
Gambar 8 Operator FP-Growth
Operator Fp-growth pada Rapidminer terdapat parameter input  format yang  digunakan  untuk menentukan  struktur  atau  format  data  yang  akan diproses,  sedangkan  parameter min  requirement digunakan untuk menentukan nilai minimum support.
Tabel 6. Minimum Support dan Minimum Confidence No. Kriteria Nilai 1. Minimum Support 0,01; 0,02; 0,03; 0,04; 0,05 2. Minimum Confidence 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8
Berdasarkan  nilai minimum  support yang ditentukan  pada  tabel  6,  pengujian  dimulai  dengan pembentukan frequent 1-itemset , 2-itemset , 3-itemset , dan 4-itemset pada  data  transaksi  penjualan  yang dilakukan pada operator FP-Growth .
Tabel 7 Hasil Uji Nilai Minimum Support Minimum Support 1- item set 2- item set 3- item set 4- item set 0,01 42 35 6 1 0,02 36 6 0 0 0,03 32 2 0 0 0,04 32 1 0 0 0,05 28 0 0 0
Dari  tabel  7  dijelaskan  bahwa  nilai minimum support ditentukan  berdasarkan  banyaknya itemset yang  terbentuk.  Pada  analisis  data  yang  dilakukan, pembentukan itemset sebanyak 4-itemset dengan jumlah 84 item terjadi pada minimum support 0,01.
Gambar 9 Operator Create Associaion Rules
Selanjutnya,  dengan  nilai minimum  support 0,01  akan  digunakan  untuk  proses  pengujian berikutnya.  Proses  pengujian  ini  dilakukan  dengan memasukkan nilai minimum confidence yang ditentukan  berdasarkan  tabel  6  ke  dalam  parameter operator Create association rules untuk menghasilkan aturan asosiasi (Association rules).
Tabel 8. Hasil Uji Nilai Minimum Confidence Minimum Support Minimum Confidence Ʃ Association rule s 0,01 0,1 50 0,01 0,2 34 0,01 0,3 29 0,01 0,4 25 0,01 0,5 23 0,01 0,6 23 0,01 0,7 16 0,01 0,8 12
Dari  tabel  8  dijelaskan  bahwa  nilai minimum confidence ditentukan  berdasarkan  nilai confidence yang  paling  tinggi  yaitu  0,8.  Hasil  analisis  yang dilakukan,  terbentuk  12  aturan  asosiasi  dengan  nilai minimum  support 0,01  dan minimum  confidence 0,8. Meskipun  menghasilkan  aturan  yang  sedikit,  nilai minimum tersebut  digunakan  karena  memiliki  nilai confidence tertinggi. Hal  ini  sesuai dengan penelitian yang dilakukan A. Ardianto, yang menyatakan bahwa semakin tinggi nilai minimum support dan confidence maka semakin sedikit aturan yang diperoleh [13].
Gambar 10. Design Proses RapidMiner
4.1.6. Interpretation / Evaluation Proses
evaluasi dilakukan dengan mempertimbangkan  nilai lift  ratio . Lift  ratio digunakan  untuk  mengukur  keterkaitan  antar item dalam aturan asosiasi. Tabel 9. Hasil dari Association rule Rule Premises Conclusion Support Confidence Lift 1. ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal halus, ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original 0.003 0.8 13.766 2. celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original, ckrl celana kulot model layer motif batik melati warna soft bahan katun premium ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal halus 0.003 0.8 16.825
Rule Premises Conclusion Support Confidence Lift 3. celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original, celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla katun prima ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal halus 0.002 1 21.032 4. celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original, ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal halus 0.003 1 21.032 5. celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original, celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla katun prima ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun 0.002 1 42.742 6. celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla katun prima, ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original 0.002 1 17.208 7. celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla katun prima, ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal halus 0.002 1 21.032 8. celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original, celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla katun prima ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal halus, ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun 0.002 1 265 9. celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original, ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal halus, celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla katun prima ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun 0.002 1 42.742 10. celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla katun prima, ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original, ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal halus 0.002 1 132.5 11. celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original, celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla katun prima, ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal halus 0.002 1 21.032 12. ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal halus, celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla katun prima, ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun celana wanita kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok original 0.002 1 17.208
Berdasarkan tabel 9 proses evaluasi pada aplikasi Rapidminer menghasilkan  12  aturan  asosiasi. Keseluruhan aturan memiliki nilai lift ratio >= 1 yang menunjukkan  tingkat  asosiasi  yang  baik  antar item
dalam  data. Lift  ratio tertinggi  yang  diperoleh  dari proses  pengujian  sebesar  265  dan lift  ratio terendah sebesar 13,766.

## 4.2. Pembahasan
Data  yang  digunakan  pada  proses  pengujian sebanyak  1.650  data  transaksi  penjualan.  Setelah melalui tahap selection data, dipeoleh 1.325 transaksi dengan  52  produk  sebagai regular  attributes dan  1 special  attribute .  Penelitian  ini  menerapkan  nilai support , confidence ,  dan lift dengan  kombinasi  nilai support =  0,01; confidence =  0,8;  dan lift >=  1, menghasilkan 12 aturan asosiasi. Hasil aturan asosiasi pada tabel 11 dapat di interpretasikan sebagai berikut : a. Aturan ke-1 menyatakan bahwa pembelian produk dengan kombinasi item yang terdiri dari ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita  warna  soft  katun  tebal  halus,  ckrl  celana kulot wanita batik  motif parang resi  model  sabuk batok  warna  soft  katun,  dan  celana  wanita  kulot panjang kekinian batik premium model layer sabuk batok  original  dengan  tingkat  kemunculan item sebesar 0,003 atau 0,3% dari semua transaksi yang tercatat.  Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan sebesar  13,766  kali  lebih  seing  dibeli  secara bersamaan  dalam  transaksi  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 0,8 atau 80%.
b. Aturan ke-2 menyatakan bahwa pembelian produk dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari  celana wanita  kulot  panjang  kekinian  batik  premium model layer sabuk batok original, ckrl celana kulot model  layer  motif  batik  melati  warna  soft  bahan katun premium, dan ckrl kulot layer motif amarilis batik  cocok  untuk  celana  kerja  wanita  warna  soft katun tebal halus dengan tingkat kemunculan item sebesar 0,003 atau 0,3% dari semua transaksi yang tercatat.  Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan sebesar  16,825  kali  lebih  seing  dibeli  secara bersamaan  dalam  transaksi  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 0,8 atau 80%.
c. Aturan ke-3 menyatakan bahwa pembelian produk dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari  celana wanita  kulot  panjang  kekinian  batik  premium model  layer  sabuk  batok  original,  celana  wanita kulot  layer  batik  motif  parang  indigo  batik  arla katun  prima,  dan  ckrl  kulot  layer  motif  amarilis batik  cocok  untuk  celana  kerja  wanita  warna  soft katun tebal halus dengan tingkat kemunculan item sebesar 0,002 atau 0,2% dari semua transaksi yang tercatat.  Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan sebesar  21,032  kali  lebih  seing  dibeli  secara bersamaan  dalam  transaksi  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 1 atau 100%.
d. Aturan ke-4 menyatakan bahwa pembelian produk dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari  celana wanita  kulot  panjang  kekinian  batik  premium model layer sabuk batok original, ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna  soft  katun,  dan  ckrl  kulot  layer  motif amarilis  batik  cocok  untuk  celana  kerja  wanita warna  soft  katun  tebal  halus  dengan  tingkat kemunculan item sebesar  0,003  atau  0,3%  dari semua transaksi yang tercatat. Kombinasi item ini memiliki  keterkaitan  sebesar  21,032  kali  lebih
seing  dibeli  secara  bersamaan  dalam  transaksi dengan tingkat keberhasilan sebesar 1 atau 100%. e. Aturan ke-5 menyatakan bahwa pembelian produk dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari  celana wanita  kulot  panjang  kekinian  batik  premium model  layer  sabuk  batok  original,  celana  wanita kulot  layer  batik  motif  parang  indigo  batik  arla katun  prima,  dan  ckrl  celana  kulot  wanita  batik motif  parang  resi  model  sabuk  batok  warna  soft katun  dengan  tingkat  kemunculan item sebesar 0,002 atau 0,2% dari semua transaksi yang tercatat. Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan  sebesar 42,742  kali  lebih  seing  dibeli  secara  bersamaan dalam  transaksi  dengan  tingkat  keberhasilan sebesar 1 atau 100%.
f. Aturan ke-6 menyatakan bahwa pembelian produk dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari  celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla  katun  prima,  ckrl  celana  kulot  wanita  batik motif  parang  resi  model  sabuk  batok  warna  soft katun,  dan  celana  wanita  kulot  panjang  kekinian batik  premium  model  layer  sabuk  batok  original dengan  tingkat  kemunculan item sebesar  0,002 atau  0,2%  dari  semua  transaksi  yang  tercatat. Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan  sebesar 17,208  kali  lebih  seing  dibeli  secara  bersamaan dalam  transaksi  dengan  tingkat  keberhasilan sebesar 1 atau 100%.
g. Aturan ke-7 menyatakan bahwa pembelian produk dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari  celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla  katun  prima,  ckrl  celana  kulot  wanita  batik motif  parang  resi  model  sabuk  batok  warna  soft katun,  dan  ckrl  kulot  layer  motif  amarilis  batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal  halus  dengan  tingkat  kemunculan item sebesar 0,002 atau 0,2% dari semua transaksi yang tercatat.  Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan sebesar  21,032  kali  lebih  seing  dibeli  secara bersamaan  dalam  transaksi  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 1 atau 100%.
h. Aturan ke-8 menyatakan bahwa pembelian produk dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari  celana wanita  kulot  panjang  kekinian  batik  premium model  layer  sabuk  batok  original,  celana  wanita kulot  layer  batik  motif  parang  indigo  batik  arla katun  prima,  dan  ckrl  kulot  layer  motif  amarilis batik  cocok  untuk  celana  kerja  wanita  warna  soft katun  tebal  halus,  serta  ckrl  celana  kulot  wanita batik  motif  parang  resi  model  sabuk  batok  warna soft katun dengan tingkat kemunculan item sebesar 0,002 atau 0,2% dari semua transaksi yang tercatat. Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan  sebesar 265 kali lebih seing dibeli secara bersamaan dalam transaksi  dengan  tingkat  keberhasilan  sebesar  1 atau 100%.
i. Aturan ke-9 menyatakan bahwa pembelian produk dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari  celana wanita  kulot  panjang  kekinian  batik  premium model layer sabuk batok original, ckrl kulot layer
motif  amarilis  batik  cocok  untuk  celana  kerja wanita warna soft katun tebal halus, celana wanita kulot  layer  batik  motif  parang  indigo  batik  arla katun  prima  dan  ckrl  celana  kulot  wanita  batik motif  parang  resi  model  sabuk  batok  warna  soft katun  dengan  tingkat  kemunculan item sebesar 0,002 atau 0,2% dari semua transaksi yang tercatat. Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan  sebesar 42,742  kali  lebih  seing  dibeli  secara  bersamaan dalam  transaksi  dengan  tingkat  keberhasilan sebesar 1 atau 100%.
j. Aturan  ke-10  menyatakan  bahwa  pembelian produk  dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik  arla  katun  prima,  ckrl  celana  kulot  wanita batik  motif  parang  resi  model  sabuk  batok  warna soft  katun,  dan  celana  wanita  kulot  panjang kekinian  batik  premium  model  layer  sabuk  batok original, serta ckrl kulot layer motif amarilis batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal  halus,  dengan  tingkat  kemunculan item sebesar 0,002 atau 0,2% dari semua transaksi yang tercatat.  Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan sebesar  135,5  kali  lebih  seing  dibeli  secara bersamaan  dalam  transaksi  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 1 atau 100%.
k. Aturan  ke-11  menyatakan  bahwa  pembelian produk  dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari celana  wanita  kulot  panjang  kekinian  batik premium model layer sabuk batok original, celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik arla  katun  prima,  ckrl  celana  kulot  wanita  batik motif  parang  resi  model  sabuk  batok  warna  soft katun,  dan  ckrl  kulot  layer  motif  amarilis  batik cocok untuk celana kerja wanita warna soft katun tebal  halus,  dengan  tingkat  kemunculan item sebesar 0,002 atau 0,2% dari semua transaksi yang tercatat.  Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan sebesar  21,032  kali  lebih  seing  dibeli  secara bersamaan  dalam  transaksi  dengan  tingkat keberhasilan sebesar 1 atau 100%.
l. Aturan  ke-12  menyatakan  bahwa  pembelian produk  dengan  kombinasi item yang  terdiri  dari ckrl  kulot  layer  motif  amarilis  batik  cocok  untuk celana  kerja  wanita  warna  soft  katun  tebal  halus, celana wanita kulot layer batik motif parang indigo batik  arla  katun  prima,  ckrl  celana  kulot  wanita batik  motif  parang  resi  model  sabuk  batok  warna soft  katun,  dan  celana  wanita  kulot  panjang kekinian  batik  premium  model  layer  sabuk  batok original  dengan  tingkat  kemunculan item sebesar
0,002 atau 0,2% dari semua transaksi yang tercatat.
Kombinasi item ini  memiliki  keterkaitan  sebesar 17,208  kali  lebih  seing  dibeli  secara  bersamaan dalam  transaksi  dengan  tingkat  keberhasilan sebesar 1 atau 100%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis algoritma FP-Growth menggunakan Rapidminer ,  diperoleh  pola  penjualan
produk  batik  Pekalongan  yang  paling  diminati konsumen.  Pola  ini  dapat  didentifikasi  dengan  nilai support = 0.01, nilai confidence = 0.8, dan nilai lift >= 1,  sehingga  menghasilkan  12  aturan  asosiasi  yang mencakup  produk  terlaris,  seperti  ckrl  kulot  layer motif  amarilis  batik  cocok  untuk  celana  kerja  wanita warna soft katun tebal halus, ckrl celana kulot wanita batik motif parang resi model sabuk batok warna soft katun,  celana  wanita  kulot  panjang  kekinian  batik premium model layer sabuk batok original, ckrl celana kulot model layer motif batik melati warna soft bahan katun  premium,  dan  celana  wanita  kulot  layer  batik motif parang indigo batik arla katun prima. Analisis ini memberikan  peluang  bagi  toko  Batik  Arla  untuk memahami  preferensi  konsumen  dan  mengelola inventaris  secara  efisien.  Namun,  penelitian  ini memiliki beberapa kekurangan, yaitu terbatasnya data transaksi sebanyak 1.650. Oleh karena itu, disarankan agar  penelitian  selanjutnya  mengumpulkan  lebih banyak  data  transaksi.  Selain  itu,  penggunaan algoritma selain algoritma FP-Growth dan penggunaan tools lain seperti python juga disarankan untuk  memberikan  perspektif  baru  dan  memperluas cakupan analisis pada penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  S.  Rahmaputri,  C.  Peranakan,  and  B. Pekalongan,
“ANALISIS SEMIOTIKA TERHADAP  KEANEKARAGAMAN  MOTIF BATIK PEKALONGAN HASIL
AKULTURASI BUDAYA,” pp. 101–116, 2023, doi: 10.25105/dim.v20i1.16943.
[2]  R.  Ariyanto,  H.  Pradibta,  C.  P.  Sanjaya,  T. Informatika,  N.  Bengkalis,  and  A.  A.  Id, “Penerapan  Market  Basket  Analysis  (Mba) Dengan  Metode  Algortma Apriori Untuk Menganalisis  Pola  Penjualan  Batik  Khas Banyuwangi  Di  Sekar  Kedaton,” J.  Inform. Polinema , vol. 5, no. 3, pp. 190–196, 2019.
[3]  I.  Astrina,  M.  Z.  Arifin,  and  U.  Pujianto, “Penerapan  Algoritma FP-Growth dalam Penentuan Pola Pembelian Konsumen pada Kain Tenun Medali Mas,” Matrix    J.  Manaj. Teknol. dan  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  32,  2019,  doi: 10.31940/matrix.v9i1.1036.
[4]  A.  Anggrawan,  M.  Mayadi,  and  C.  Satria, “Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth ,” MATRIK    J.  Manajemen,  Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp.
125–138, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1260.
[5]  W.  W.  Ariestya,  W.  Supriyatin,  and  I.  Astuti, “Marketing  Strategy  for  the  Determination  of Staple Consumer Products Using FP-Growth and Apriori Algorithm,” J. Ilm. Ekon. Bisnis , vol. 24,
no. 3, pp. 225–235, 2019, doi: 10.35760/eb.2019.v24i3.2229.
[6]  F.  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan Data  mining Menggunakan  Algoritma  Frequent
Pattern  -  Growth  Untuk  Menentukan  Pola Pembelian  Produk  Chemicals,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  547–551, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6371.
[7]  M. Tahir and N. Sitompul, “Penerapan Algoritma FP-Growth Dalam Menentukan  Kecenderungan Mahasiswa  Mengambil  Mata  Kuliah  Pilihan,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 6, no. 1, p. 59, 2021, doi: 10.21107/nero.v6i1.216.
[8]  A. Musaddad, O. Nurdiawan, and G. Dwilestari, “Penerapan Association  rule Menggunakan Frequent  Pattern  Growth  Untuk  Rekomendasi Produk  Jersey  Sepakbola,” J.  Comput.  Syst. Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 100–105, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1390.
[9]  F.  Zia  Ghassani,  A.  Jamaludin,  and  A.  Susilo Yuda Irawan, “Market Basket Analysis Using the FP-Growth Algorithm  To  Determine  Cross- Selling,” J.  Inform.  Polinema ,  vol.  7,  no.  4,  pp. 49–54, 2021, doi: 10.33795/jip.v7i4.508.
[10]
F. Achmad, O. Nurdiawan, and Y. Arie Wijaya, “Analisa  Pola  Transaksi  Pembelian  Konsumen Pada  Toko  Ritel  Kesehatan  Menggunakan Algoritma FP-Growth ,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  168–175,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6210.
[11]  C.  L.  Rohmat,  O.  Nurdiawan,  I.  Ali,  A.  R. Dikananda, and A. H. Luthfi, “Implementasi Alat Pemantau  Debit  dan  Ketinggian  Air  Sungai Berbasis Internet of Things Untuk Penanggulangan Banjir,” vol. 5, no. 1, pp. 136– 143, 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4518.
[12]  N. Salsabila, N. Sulistiyowati, and T. N. Padilah, “Pencarian Pola Pemakaian Obat Menggunakan Algoritma FP-Growth ,” J.  Appl.  Informatics Comput. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  120–128,  2022,  doi: 10.30871/jaic.v6i2.4187.
[13]  A.  Ardianto  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan Algoritma FP-Growth Rekomendasi  Trend Penjualan ATK Pada CV. Fajar Sukses Abadi,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 9, no. 1, p. 49,
2019, doi: 10.22441/incomtech.v9i1.3263.